ByteHouse 诊断集群 Skill#

🔵 ByteHouse 品牌标识#

「ByteHouse」—— 火山引擎云原生数据仓库，极速、稳定、安全、易用

本Skill基于ByteHouse MCP Server，提供完整的集群诊断和健康检查能力

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描述#

ByteHouse集群诊断和健康检查工具。

当以下情况时使用此 Skill: (1) 需要检查ByteHouse集群健康状态 (2) 需要诊断集群问题和异常 (3) 需要查看集群节点状态 (4) 需要分析集群性能指标 (5) 用户提到"集群诊断"、"健康检查"、"节点状态"、"集群问题"

前置条件#

• Python 3.8+
• uv (已安装在 /root/.local/bin/uv)
• ByteHouse MCP Server Skill - 本skill依赖 bytehouse-mcp skill提供的ByteHouse访问能力

依赖关系#

本skill依赖 bytehouse-mcp skill，使用其提供的MCP Server访问ByteHouse。

确保 bytehouse-mcp skill已正确配置并可以正常使用。

📁 文件说明#

• SKILL.md - 本文件，技能主文档
• cluster_diagnostics.py - 集群诊断主程序
• README.md - 快速入门指南

配置信息#

ByteHouse连接配置#

本skill复用 bytehouse-mcp skill的配置。请确保已在 bytehouse-mcp skill中配置好：

bash

export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"

🎯 功能特性#

1. 集群健康检查#

• 检查集群节点状态
• 检查副本同步状态
• 检查数据分区状态
• 检查系统表完整性

2. 节点状态诊断#

• 获取集群节点列表
• 检查节点存活状态
• 查看节点资源使用情况
• 分析节点性能指标

3. 查询历史分析#

• 查询执行历史统计
• 慢查询识别
• 查询错误分析
• 查询性能趋势

4. 系统表检查#

• 检查system.parts表
• 检查system.replicas表
• 检查system.clusters表
• 检查system.mutations表

🚀 快速开始#

方法1: 运行集群健康检查#

bash

cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-diagnostics

# 先设置环境变量（复用bytehouse-mcp的配置）
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"

# 运行集群诊断
uv run cluster_diagnostics.py

诊断内容包括：

• 集群健康状态
• 节点状态检查
• 副本同步状态
• 数据分区检查
• 查询历史分析
• 系统表完整性检查

输出文件（保存在 output/ 目录）：

1. health_check_{timestamp}.json - 健康检查报告
2. node_status_{timestamp}.json - 节点状态报告
3. query_stats_{timestamp}.json - 查询统计报告

💻 诊断检查项#

健康检查项#

检查项说明状态集群连接测试ByteHouse连接性✅/❌系统表访问检查system.*表是否可访问✅/❌副本状态检查数据副本同步状态✅/⚠️/❌分区状态检查数据分区完整性✅/⚠️/❌节点存活检查集群节点存活状态✅/❌Mutation状态检查mutation执行状态✅/⚠️/❌

诊断指标#

• 集群级别: 总节点数、活跃节点数、副本数、分区数
• 节点级别: CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、查询数
• 查询级别: 总查询数、慢查询数、错误查询数、平均查询时间

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📊 诊断报告示例#

健康检查报告#

json

{
  "cluster_name": "bh_log_boe",
  "check_time": "2026-03-12T21:00:00",
  "overall_status": "healthy",
  "checks": [
    {
      "name": "cluster_connection",
      "status": "pass",
      "message": "成功连接到ByteHouse"
    }
  ]
}

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📚 更多信息#

详细使用说明请参考 bytehouse-mcp skill

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最后更新: 2026-03-12